无法转换 numpy.bool_ 类型的 np.ndarray答案

【问题标题】：Can’t convert np.ndarray of type numpy.bool_无法转换 numpy.bool_ 类型的 np.ndarray
【发布时间】：2019-10-05 19:07:21
【问题描述】：

我想知道为什么我在使用时会收到此错误：

Y_train_class = torch.tensor(Y_train_class.values)

TypeError：无法转换 numpy.bool_ 类型的 np.ndarray。唯一支持的类型是：double、float、float16、int64、int32 和 uint8。

我试图将我的数据转换为浮点数，但似乎失败了

X_train = pd.read_csv('c:/Data/x_train_set_yu.csv', header= None)
Y_train = pd.read_csv('c:/Data/y_train_set_yu.1.csv', header= None)

Y_train_class = (Y_train >= 550)
print (Y_train_class)
X_test = pd.read_csv('c:/Data/X_test.csv',header= None)

X_train = torch.tensor(X_train.values)

Y_train.astype(np.float32)
Y_train_class.astype(np.float32)

Y_train_class = torch.tensor(Y_train_class.values)

TypeError：无法转换 numpy.bool_ 类型的 np.ndarray。唯一支持的类型是：double、float、float16、int64、int32 和 uint8。

【问题讨论】：

您能否发布一些 y_train_set_yu.1.csv 文件的条目以更好地理解问题？我认为您因为 float('True')/float('False') 而出错。布尔值无法解析为浮点数。

标签： pytorch

【解决方案1】：

当我的Y_train 有一个字符串值而不是整数时，我得到了这种类型的错误。用整数替换字符串后，我的错误得到了解决。

【讨论】：

【解决方案2】：

您通常遵循正确的方法，除了 numpy astype 不在位。所以不是

Y_train_class.astype(np.float32)

你需要

Y_train_class = Y_train_class.astype(np.float32)

（目前您原来的Y_train_class.astype(np.float32) 无法有效执行）。

如果您的目标是使用诸如nn.BinaryCrossEntropy 之类的损失函数进行训练，那么您转换为浮动的方法是正确的，因为他们希望 0/1 类无论如何都是float32。在一般情况下，PyTorch 使用 uint8 张量代替布尔张量，因此要获得与原始 numpy 张量等效的功能，您应该使用 torch.from_numpy(Y_train_class.astype(np.uint8)) - 然后它正确支持 numpy 中的屏蔽操作，如下例所示

import torch
import numpy as np

test_vals = np.array([1, 3, 3])
array = np.array([True, True, False], dtype=np.bool)
print(test_vals[array])

test_vals = torch.from_numpy(test_vals)
tensor = torch.from_numpy(array.astype(np.uint8))
print(test_vals[tensor])

最后，据我所知，布尔张量将在未来版本中加入 PyTorch。

【讨论】：